东营大数据软件开发项目投资计划书（模板参考）

泓域咨询/东营大数据软件开发项目投资计划书目录第一章 绪论 6一、 项目概述 6二、 项目提出的理由 6三、 项目总投资及资金构成 7四、 资金筹措方案 7五、 项目预期经济效益规划目标 7六、 项目建设进度规划 7七、 研究结论 8八、 主要经济指标一览表 8主要经济指标一览表 8第二章 市场分析 10一、 大数据行业发展背景 10二、 行业未来发展趋势 15三、 大数据行业市场规模 19四、 营销信息系统的构成 20五、 大数据市场构成 24六、 体验营销的主要原则 25七、 行业未来面临的机遇与挑战 26八、 客户发展计划与客户发现途径 33九、 大数据全生命周期管理阶段 35十、 市场细分战略的产生与发展 40十一、 营销环境的特征 43十二、 体验营销的特征 45第三章 发展规划分析 47一、 公司发展规划 47二、 保障措施 48第四章 公司筹建方案 50一、 公司经营宗旨 50二、 公司的目标、主要职责 50三、 公司组建方式 51四、 公司管理体制 51五、 部门职责及权限 52六、 核心人员介绍 56七、 财务会计制度 57第五章 人力资源方案 63一、 绩效目标设置的原则 63二、 企业员工培训与开发项目设计的原则 65三、 职业安全卫生标准的内容和分类 68四、 选择企业员工培训方法的程序 70五、 企业人员配置的基本方法 73六、 企业组织结构与组织机构的关系 74七、 制订绩效改善计划的程序 76第六章 项目选址 78一、 深入实施创新驱动发展战略 81二、 加快推动新旧动能转换，打造先进制造业强市 83第七章 运营模式分析 87一、 公司经营宗旨 87二、 公司的目标、主要职责 87三、 各部门职责及权限 88四、 财务会计制度 91第八章 经营战略 97一、 企业人力资源战略的类型 97二、 企业经营战略实施的原则与方式选择 110三、 企业财务战略的内容与任务 113四、 融资战略决策遵循的原则 113五、 企业经营战略的特征 115六、 企业投资战略的概念与特点 118七、 企业技术创新战略的目标与任务 120八、 目标市场战略的含义 122第九章 企业文化 124一、 企业文化管理的基本功能与基本价值 124二、 造就企业楷模 133三、 企业文化理念的定格设计 135四、 培养名牌员工 141五、 建设高素质的企业家队伍 147六、 品牌文化的基本内容 157七、 企业价值观的构成 175八、 培养现代企业价值观 185第十章 SWOT分析 190一、 优势分析（S） 190二、 劣势分析（W） 191三、 机会分析（O） 192四、 威胁分析（T） 192第十一章 经济效益 200一、 经济评价财务测算 200营业收入、税金及附加和增值税估算表 200综合总成本费用估算表 201固定资产折旧费估算表 202无形资产和其他资产摊销估算表 203利润及利润分配表 204二、 项目盈利能力分析 205项目投资现金流量表 207三、 偿债能力分析 208借款还本付息计划表 209第十二章 财务管理 211一、 短期融资的概念和特征 211二、 企业财务管理目标 212三、 财务管理原则 219四、 分析与考核 224五、 资本结构 224六、 计划与预算 231七、 短期融资的分类 232第十三章 投资计划方案 234一、 建设投资估算 234建设投资估算表 235二、 建设期利息 235建设期利息估算表 236三、 流动资金 237流动资金估算表 237四、 项目总投资 238总投资及构成一览表 238五、 资金筹措与投资计划 239项目投资计划与资金筹措一览表 239第十四章 项目总结 241第一章 绪论一、 项目概述（一）项目基本情况1、项目名称：东营大数据软件开发项目2、承办单位名称：xx投资管理公司3、项目性质：新建4、项目建设地点：xx园区5、项目联系人：贺xx（二）项目选址项目选址位于xx园区。

二、 项目提出的理由国家层面的积极政策为大数据行业的快速发展营造了良好的政策环境，企业和政府大力推动数字化转型，旨在实现企业运营和社会治理的效率提升政府和企业持续加大在IT产品和服务方面的投入，以满足日益增长的业务数字化需求，大数据行业作为企业及政府数字化转型的关键基础软件，有望受数字化转型趋势的推动而带来重大发展机遇三、 项目总投资及资金构成本期项目总投资包括建设投资、建设期利息和流动资金根据谨慎财务估算，项目总投资1305.44万元，其中：建设投资817.38万元，占项目总投资的62.61%；建设期利息10.51万元，占项目总投资的0.81%；流动资金477.55万元，占项目总投资的36.58%四、 资金筹措方案（一）项目资本金筹措方案项目总投资1305.44万元，根据资金筹措方案，xx投资管理公司计划自筹资金（资本金）876.41万元二）申请银行借款方案根据谨慎财务测算，本期工程项目申请银行借款总额429.03万元五、 项目预期经济效益规划目标1、项目达产年预期营业收入（SP）：5400.00万元2、年综合总成本费用（TC）：4327.61万元3、项目达产年净利润（NP）：786.26万元。

4、财务内部收益率（FIRR）：45.61%5、全部投资回收期（Pt）：4.14年（含建设期12个月）6、达产年盈亏平衡点（BEP）：1569.55万元（产值）六、 项目建设进度规划项目计划从立项工程竣工验收、投产运营共需12个月的时间七、 研究结论项目产品应用领域广泛，市场发展空间大本项目的建立投资合理，回收快，市场销售好，无环境污染，经济效益和社会效益良好，这也奠定了公司可持续发展的基础八、 主要经济指标一览表主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1总投资万元1305.441.1建设投资万元817.381.1.1工程费用万元516.681.1.2其他费用万元287.371.1.3预备费万元13.331.2建设期利息万元10.511.3流动资金万元477.552资金筹措万元1305.442.1自筹资金万元876.412.2银行贷款万元429.033营业收入万元5400.00正常运营年份4总成本费用万元4327.61""5利润总额万元1048.34""6净利润万元786.26""7所得税万元262.08""8增值税万元200.45""9税金及附加万元24.05""10纳税总额万元486.58""11盈亏平衡点万元1569.55产值12回收期年4.1413内部收益率45.61%所得税后14财务净现值万元1847.96所得税后第二章 市场分析一、 大数据行业发展背景1、大数据时代下传统数据管理软件面临多种挑战近年来随着互联网、移动互联网、物联网、5G等信息通信技术及产业的不断发展，全球数据量呈爆发式增长态势。

数据作为和土地、资本、劳动力、技术一样的生产要素，在数字经济不断深入发展的过程中，地位愈发凸显我国是数据资源大国，IDC研究报告指出，到2020年，中国数据量约12.6ZB，较2015年增长7倍，年复合增长率为124%2025年中国的数据量预计达到48.6ZB，约占全球数据总量的30%数据资源总体呈现出“4V”的特点，即海量的数据规模（Volume）、多样的数据类型（Variety）、价值密度低（Value）、快速的数据流转（Velocity）海量的数据规模指数据量大，包括采集、存储和计算过程中所涉及数据量都非常大大数据的起始计量单位通常是PB（约1,000TB）、EB（约100万TB）或ZB（约10亿TB）多样的数据类型指数据种类和来源多样化，包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为关系型数据、日志、音频、视频、文本、图片、地理位置信息等类型数据，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求价值密度低指有价值数据所占比例低随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，通过结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代需要解决的重要问题之一。

快速的数据流转指数据增长速度快，处理速度要求快，时效性要求高例如实时监测场景中，企业需要对物联网设备数据进行实时处理并做出反应；零售电子商务应用类软件将消费者所持的移动设备的地理位置信息和其个人偏好相结合，推送有针对性的促销信息这是大数据区别于传统数据使用的显著特征随着信息技术以及实际业务需求的快速发展，传统数据管理软件在处理大数据场景时不能很好适应数据的“4V”特性，面临较多技术挑战因此，传统数据管理软件迫切需要技术革新2、传统集中式软件栈向新兴分布式软件栈演进1970-2000年，数据管理软件主要为集中式架构的关系型数据库，其软件产品具备不可分割性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation，又称独立性）、持久性（durability）即“ACID”功能特性，占据了数据管理软件的主导地位关系型数据库技术出现在20世纪70年代，经过二十余年的发展，到90年代已经成熟市场上具有代表性的集中式架构关系型数据库产品包括Oracle、IBMDB2以及微软SQLServer等2000年以来，随着互联网和计算机技术的快速发展，需要处理的数据量更大、类型更丰富、速度要求更快，传统集中式计算架构已无法适应数据海量、异构、多源等特点，在部署的扩展性、容错性、经济性、灵活性等方面有一定局限性。

谷歌于2003年-2006年间的三篇论文奠定了分布式存储和计算的基础，而后行业从业者基于以上理论建立了Hadoop、Spark等大数据分布式系统框架，并交由Apache软件基金会托管；2009年，在JohanOskarsson开源分布式数据库的讨论中，来自Rackspace的EricEvans重提NoSQL概念，用以指代非关系型的分布式数据存储系统针对于不同的场景，分别产生了图数据库、搜索引擎、文档数据库、键值数据库等NoSQL数据库，代表性NoSQL数据库提供商包括MongoDB、Elastic等2010年以来，随着数字化转型的逐步深化，快速变化的业务场景呈现了复杂化、多样化的态势复杂的业务场景往往需要使用多种数据模型，以及数据模型间的融合这个时期的，行业内大部分数据库都是面向单一数据模型而设计的，用以解决特定业务场景的特定问题例如，使用传统的关系型数据库解决结构化数据的存储和处理问题、使用图数据库解决图相关的存储和处理问题、使用文档数据库解决文本相关的存储和处理问题由于结构化数据和非结构化数据通常以不同的格式和模式存储，单模型数据库虽然优化了数据存储和处理，却难以满足日趋增长的、多样的业务场景需求。

当同一业务需要用到不同类型数据的时候，受限于单模型数据库的处理能力，客户往往需要部署多个相互独立的单模型数据库，在对不同模型数据进行联合处理的时候，需要对数据进行搬迁或融合，导致架构复杂度高、开发成本高、运维成本高以及数据处理效率低由此，催生了从单一数据管理系统到融合型、多模型数据管理系统的技术需求此外，随着云计算技术的大规模应用，传统各类软件产品都开始由独立部署模式向云服务模式转变其中数据库作为信息系统核心软件，逐渐附加云化能力形成云原生数据库，以服务的形式对外提供技术支撑云原生数据库按照部署方式可以分为公有云部署和私有云部署其中，私有云部署模式由企业提供云数据库依赖的底层物理资源，数据库服务商负责部署云原生数据库软件，后期企业和数据库服务商约定运维维护工作的具体职责分工等，特点是“自有资源池化”，“数据不外流”等相比公有云部署下的云数据库，私有云模式更加关注信息安全，能够实现对数据安全性和服务质量最有效控制，仅限于企业员工和取得授权的合作伙伴使用多模型、数据库云原生相关技术已经成为信息产业的未来发展方向，促使大数据软件进一步革新，规模呈现快速增长趋势，代表性企业如Snowflake、AWS等。

相较于国内外的现状，私有云在面向国计民生的相关行业更受客户欢迎，面向私有云模式的云原生数据库预计在未来将获得快速增长随着技术不断成熟，分布式架构将逐渐成为主流自底向上，传统的集中式资源管理调度逐渐向基于云原生技术的分布式统一资源管理平台发展；数据管理软件技术架构也会因为计算模式的转变发生重大变革，传统的集中式数据库逐渐向分布式、多模型数据库发展；传统数据分析软件逐渐向新型的分布式数据开发和智能分析软件发展3、国产基础软件迎来爆发式增长阶段当前，中国大数据软件领域处于发展的历史机遇期，我国高度重视大数据在经济社会发展中的作用，十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》指出，建立安全可信的大数据技术体系是推进大数据产业基础研究和核心技术攻关的重要目标十四五”规划和2035年远景目标纲要提出，培育壮大人工智能、大数据等新兴数字产业，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统行业转型升级，打造数字经济新优势全球新一代信息产业处于加速变革期，大数据相关底层技术处于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，为国内基础软件厂商带来明确的增长机遇。

同时，随着国内基础软件人才的不断增加，在应对新一代场景，不断积累技术经验过程中，国内已形成具备自主研发实力且能与国外厂商竞争的基础软件厂商，并开始实现规模产业化落地二、 行业未来发展趋势1、分布式系统成为行业技术架构主要的发展方向传统数据库以集中式架构为主，集中式架构由一台或多台主计算机组成中心节点，数据存储以及整个系统的业务单元都集中部署于该中心节点中，系统所有的功能均由中心节点集中处理每个终端或客户端仅仅负责数据的录入和输出，而数据的存储与控制处理完全交由主机完成分布式架构下，软件组件分布在不同主机上，主机之间通过网络连接进行通信和协调随着海量及异构数据的数据分析需求增长，需要的计算、存储和IO等资源也在极速增加集中式架构通过改善硬件配置来提升存储和处理能力，但单台主机可配置的资源存在上限，因此传统的集中式架构软件难以满足海量及异构数据的数据集的处理和分析需求而为了处理TB以及PB级别以上的数据规模，分布式的架构将数据分散在网络上多个通过高速网络互联的节点上联合计算因为数据分布在不同节点，在进行计算任务时，任务也会被切分成多个子任务，分发到多个节点上同时进行计算，能充分利用整个集群各个节点的计算资源、存储资源和IO资源，可线性提升集群的存储和处理能力。

因此，分布式架构能较好的处理该类问题，这也是分布式架构相对于传统单机架构的核心优势在大数据场景下，分布式系统在扩展性、容错性、经济性、灵活性、可用性和可维护性方面具有明显优势，能够较好的满足大数据分析的需求此外，近年来，分布式技术不断发展，在提供高弹性、支持高并发的同时，支持关系型数据库中强事务性的特性，成为大数据技术的重要发展方向2、数据管理软件趋向于统一多数据模型的平台数据模型是决定数据库系统逻辑的重要因素，并从根本上决定以何种方式存储、组织和操作数据，包括传统的关系模型和NoSQL数据模型（文档模型、键值模型、图模型等）大多数数据库管理系统只能支持一种或少数几种数据模型，因此企业通常只能使用多种数据库产品联合的方案来应对日益增长的异构数据模型处理需求随着大数据厂商技术实力的提升，逐渐出现了能够提供多数据库模型的大数据平台技术相比多种数据库产品的集成方案，多种数据库模型统一的大数据平台的优势包括：（1）提升场景效率同一份数据可以分别采用多种数据模型存放，解决不同场景的处理效率问题；（2）统一分析管理关联不同模型的数据，统一分析管理；（3）降低运维成本无需维护多种数据库，降低运维成本；（4）降低数据持有成本，同一份数据在不同的数据模型当中不需要全量存储，不同模型只需要存储必要的数据内容即可，在查询时可以通过关联的方式获取全量信息。

未来多模型数据平台将通过不断提高计算、存储引擎的处理能力，从操作响应速度、数据并发能力、数据管理成本等多个角度优化企业的数据需求，成为多模大数据平台的重要发展趋势3、云原生大数据平台架构成为未来的主要发展方向云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式API，这些技术能够构建容错性好、易于管理和便于观察的松耦合系统结合可靠的自动化手段，云原生技术使工程师能够轻松地对系统作出频繁和可预测的重大变更云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用面对客户日益增长的海量数据、多种数据结构的实时化、智能化处理需求，云原生的大数据平台架构凭借计算存储解耦、资源池化、Serverless等核心技术，提供了高弹性拓展、海量存储、多种数据类型处理及低成本计算分析的能力相比传统数据库，云原生数据库及数据管理平台天然具备灵活性，能够提供强大的创新能力、丰富多样的产品体系、经济高效的部署方式和按需付费的支付模式4、国家加速数据要素市场建设，推动数据安全流通技术的商业化加速根据《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，我国将搭建统一开放、竞争有序的数据要素市场体系，政策鼓励产业链各环节的市场主体进行数据流通和交易，促进数据要素流通。

当前，丰富的数据要素资源已经涵盖了政府、金融、运营商、房地产、医疗、能源、交通、物流、教育以及制造业、电商平台、社交网站等众多领域同时，由于数据的流通和利用是数据要素价值创造的前提而跨域、跨中心的数据融合计算需求，以及数据要素在开放流通环节中的安全需求（包括“可用不可见”、“可用不可得”、“可用不出域”等），都使得数据的安全可信流通成为数据要素的市场化配置的重要一环，也是各行业数字化转型过程中和过程后的必由之路随着《数据安全法》、《个人信息保护法》的实施，以安全为前提的数据开放利用将迎来新一轮发展机遇隐私计算是在处理、分析计算数据的过程中保持数据不透明、不泄露、无法被计算方以及其他非授权方获取的一种技术解决方案，能够在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放，应用前景和商业价值巨大在国家加速数据要素市场建设和重视数据安全和隐私保护的大背景下，数据安全防护技术、隐私计算技术的应用普及和商业化在加速进行三、 大数据行业市场规模1、全球大数据市场发展情况全球大数据市场规模由2015年231亿美元增长至2019年的496亿美元，年复合增长率约为21.1%，全球整体市场规模有望在2024年超过800亿美元，2019至2024年复合增长率约为11.8%。

在2015年，大数据服务仍然是全球大数据市场最大的收入来源，约为91亿美元，而硬件和软件收入分别达到73亿美元和67亿美元随着硬件成本的下降以及软件附加值的提升，预计未来全球大数据市场中硬件及服务收入贡献占比将逐渐减少，软件将超过服务和硬件，成为全球大数据市场最主要的收入来源全球大数据软件市场规模由2015年的67亿美元增长至2019年的170亿美元，年复合增长率为26.2%，超过硬件和服务收入增速，并且预计软件市场规模将在2024年达到377亿美元，年复合增长率约为17.3%在大数据软件中，随着大数据管理平台和数据应用中间件产品的成熟，未来将贡献更多的收入占比2、国内大数据市场发展情况中国大数据市场在过去五年间经历快速增长，整体市场规模增长速度快于全球整体市场2019年，中国大数据市场规模达到627亿元，2015-2019年复合增长率达到31.9%其中，大数据硬件为市场主要的收入来源，2019年大数据市场硬件收入达到247亿元中国大数据软件市场由2015年的52亿元增长至2019年的146亿元，年复合增长率为29.5%伴随着中国对数据运用重视程度日益提高，用户对于大数据软件采购预算增加趋势明确，中国大数据软件市场将在未来五年继续保持高速增长，整体软件市场规模将在2024年达到492亿元，2019-2024年复合增长率为27.5%。

虽然现阶段大数据软件收入占比较小，但得益于较高的细分市场规模增速，未来大数据软件将占据更多的市场份额四、 营销信息系统的构成营销决策所需的信息一般来源于企业内部报告系统、营销情报系统和营销调研系统，再经过营销分析系统它们共同构成营销信息系统一）内部报告系统内部报告系统的主要功能是向市场营销管理者及时提供有关交易的信息，包括订货数量、销售额、价格、成本、库存状况、现金流程等各种反映企业营销状况的信息内部报告系统的核心是从订单到收款整个周期，同时辅之以销售报告系统订单一收款周期涉及企业的销售、财务等不同的部门和环节的业务流程订货部门接到销售代理、经销商和顾客发来的订货单后，根据订单内容开具多联发票并送交有关部门储运部门首先查询该种货物的库存，存货不足则回复销售部缺货，如果仓库有货，则向仓库和运输单位发出发货和入账指令财务部门得到付款通知后，做出收款账务，定期向主管部门递交报告在激烈的竞争中，所有企业都希望能迅速而准确地完成这一周期的各个环节销售报告系统应向企业决策制定者提供及时、全面、准确的生产经营信息，以利于掌握时机，更好地处理进、销、存、运等环节的问题新型的销售报告系统的设计，应符合使用者的需要，力求及时、准确，做到简单化、格式化，实用性、目的性很强，真正有助于营销决策。

二）营销情报系统内部报告系统的信息是企业内部已经发生的交易信息，主要用于向管理人员提供企业运营的“结果资料”，市场营销情报系统所要承担的任务则是及时捕捉、反馈、加工、分析市场上正在发生和将要发生的信息，用于提供外部环境的“变化资料”，帮助营销主管人员了解市场动态并指明未来的新机会及问题市场营销情报信息不仅来源于市场与销售人员，也可能来自于企业中所有与外部有接触的其他员工收集外部信息的方式主要有下面四种1）无目的的观察无既定目标，在和外界接触时留心收集有关信息2）有条件的观察并非主动探寻，但有一定目的性，对既定范围的信息做任意性接触3）非正式的探索为取得特定信息进行有限的和无组织的探索4）有计划的收集按预定的计划、程序或方法，采取审慎严密的行动来获取某一特定信息营销情报的质量和数量决定着企业营销决策的灵活性和科学性，进而影响企业的竞争力为扩大信息的来源和提高信息的质量，企业通常采取以下措施改进信息收集工作1）提高营销人员的信息观念并加强其信息收集、传递职能2）鼓励与企业有业务关系的经销商、零售商和中间商收集和提供营销信息3）积极购买特定的市场营销信息4）多渠道、多形式地了解竞争对手的营销活动情况，包括参加有关展销会、协会、学会，阅读竞争者的宣传品和广告，购买竞争品，雇用竞争者的前职工。

5）建立内部营销信息中心，改进信息处理、传递工作三）营销调研系统市场营销调研系统也可称为专题调查系统，它的任务是系统地、客观地收集和传递有关市场营销活动的信息，提出与企业所面临的特定的营销问题有关的调研报告，以帮助管理者制定有效的营销决策市场营销调研系统和市场营销信息系统在目标和定义上大同小异，研究程序和方法具有共性四）营销分析系统营销分析系统是企业用一些先进技术分析市场营销数据和问题的营销信息子系统完善的营销分析系统，通常由资料库、统计库和模型库三部分组成1、资料库有组织地收集企业内部和外部资料，营销管理人员可随时取得所需资料进行研究分析内部资料包括销售、订货、存货、推销访问和财务信用资料等；外部资料包括政府资料、行业资料、市场研究资料等2、统计库统计库指一组随时可用于汇总分析的特定资料统计程序其必要性在于：实施一个规模庞大的营销研究方案，不仅需要大量原始资料，而且需要统计库提供的平均数和标准差的测量，以便进行交叉分析营销管理人员为测量各变数之间的关系，需要运用各种多变数分析技术，如回归、相关、判别、变异分析以及时间序列分析等统计库分析结果将作为模型的重要投入资料3、模型库模型库是由高级营销管理人员运用科学方法，针对特定营销决策问题建立的，包括描述性模型和决策模型的一组数学模型。

描述性模型主要用于分析实体分配、品牌转换、排队等候等营销问题；决策模型主要用于解决产品设计、厂址选择、产品定价、广告预算、营销组合决策等问题五、 大数据市场构成大数据行业主要解决大数据的存储、处理、分析和价值发现等问题，实现大数据的业务价值从产品和服务来看，大数据市场产品和服务包括三个主要部分，即大数据硬件、大数据软件、大数据专业服务包括针对数据仓库、数据湖、数据集市、运营平台、知识图谱、智能决策、情报搜索等方面的数据应用系统，以及基于大数据技术的行业或业务线应用软件，如应用于数字化运营、数字化决策、智能制造、预测分析、数字营销、智能风控、政府行业的一网通办、疫情防控等领域的应用软件六、 体验营销的主要原则1、适用适度体验式营销要求产品和服务具备一定的体验特性，顾客为获得购买和消费过程中的“体验感觉”，往往不惜花费较多的代价应该看到，中国经济和消费水平与西方发达国家尚有一定差距，大多数消费者虽然逐步从温饱需要向感性需求发展，但还没到可以为一个愉悦的体验而付出太多金钱的程度在中国操作体验营销要把实质的利益充分考虑进去，让消费者进行愉悦体验的同时获得实质的利益，营销活动才更容易获得成功星巴克在中国难以大面积推广，仅在上海等经济发达城市获得成功就可以证明这点。

2、合理合法体验式营销能否被消费者接受，与地域差异关系密切各个国家和地区由于风俗习惯和文化的不同，价值观念和价值评判标准也不同，评价的结果存在差异因此，体验营销活动的安排，必然适应当地市场的风土人情，既富有新意，又合乎常理同样的道理，各个国家和地区的法律体系，如消费者权益保护法、反不正当竞争法、广告法、商标法、劳动法、公司法、合同法等，既存在差别，又极其复杂，体验营销实施过程中，具体的操作环节和内容，都应该在国家政策和法律法规允许的范围之内七、 行业未来面临的机遇与挑战1、行业面临的机遇（1）产业政策集中出台，多层次政策体系日益健全十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”以来，国务院及发改委、科技部、工信部等部门相继出台一系列大数据鼓励扶持政策，在国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》指出，建立安全可信的大数据技术体系是推进大数据产业基础研究和核心技术攻关的重要目标2021年3月，在我国“十四五”规划和2035年远景目标纲要提出，培育壮大人工智能、大数据等新兴数字产业，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统行业转型升级，打造数字经济新优势2021年3月国务院在政府工作报告中提出，加快数字化发展，打造数字经济新优势，协同推进数字产业化和产业数字化转型，加快数字社会建设步伐，提高数字政府建设水平，营造良好数字生态，建设数字中国。

同时，自“新基建”在2018年12月中央经济工作会议上被首次提出以来，中央和各地政府已经密集部署了一系列围绕“新基建”建设的方针和政策2020年4月，国家发改委明确了“新基建”是以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系其中，“在新一代信息技术关键领域锻长板的重要举措包括：推动新一代信息技术与制造业融合发展，加速工业企业数字化、智能化转型，提高制造业数字化、网络化、智能化发展水平，推进制造模式、生产方式以及企业形态变革，带动产业转型升级未来新兴产业及数字经济的发展将更依赖于数据资源，数据基础设施建设也是支撑5G、数据中心、工业互联网等新一代信息技术基础设施的基础，因此大数据是“新基建”的重要组成部分，也将推进大数据底层软件等核心国产软件的快速发展国家层面的积极政策为大数据行业的快速发展营造了良好的政策环境，企业和政府大力推动数字化转型，旨在实现企业运营和社会治理的效率提升政府和企业持续加大在IT产品和服务方面的投入，以满足日益增长的业务数字化需求，大数据行业作为企业及政府数字化转型的关键基础软件，有望受数字化转型趋势的推动而带来重大发展机遇。

2）数据管理软件国产化趋势明显，国产大数据产品有望实现换道超车国内数据管理软件基本被Oracle、IBM和微软为代表的国外关系型数据库厂商主导，国产软件产品渗透率低随着国内客户越来越重视数据与信息安全，国产软件产品在关键领域实现替代成为其中重要环节，越来越多的客户已经开始或计划相关软硬件的采购计划大数据时代下，数据管理软件正在逐步由集中式架构软件向分布式架构软件演进，国产大数据产品有望实现换道超车，对国外数据管理软件进行替代从功能来看，基于新兴分布式架构的国产大数据产品已经能满足市面上绝大多数数据应用场景基础需求但国产大数据产品能否在市场竞争中胜出、占据更多的市场份额，仍然取决于国产大数据产品能否构建自主研发的生态以及产品的全球竞争力目前，为保障国家信息安全，自主研发的国产大数据生态体系正在形成，此前国产软硬件发展面临的格局分散、生态基础不完善、规模用户群体缺乏等障碍正被逐步攻克随着国产大数据生态体系进入快速协同发展阶段，国产大数据产品与服务迎来较好的发展机遇3）数据成为新生产要素，各行业的大数据应用需求巨大2020年4月，《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》指出，数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的新一代生产要素，是数字经济发展的基础性、关键性、决定性的生产要素，对经济发展、社会治理、人民生活产生着重大而深刻的影响。

激活数据要素潜能，加快数字经济、数字社会、数字政府建设，以数字化驱动生产方式、生活方式和治理方式变革成为我国当下发展的重点企业建设数字化能力，高效解决企业运营中的问题，优化企业业务流程、提高效率，成为企业发展的核心竞争力之一，在金融、交通、能源、制造等国民经济重要领域实际提升数字化能力需求巨大此外，在政府、企业数字化程度提高后，数据走向资源化是大势所趋,在数据资源化的过程中，建立行业间高效的数据交换机制，实现数据的互联互通、信息共享、业务协同,以成为整合信息资源，深度利用分散数据的有效途径加快数字化转型，构建数据共享服务体系，促进数据与业务应用快速融合，将助力中国经济从高速增长转向高质量发展，推动数字中国建设4）大数据应用的快速发展，推动大数据管理平台需求的快速增长近年来，大数据增长集中于物联网设备、多媒体、日志、社交信息等，这些数据具有数据类型多、数据量大、流转速度快、价值密度低的特点传统关系型数据库无法满足处理半结构化及非结构化数据需要，具有综合能力的大数据管理平台有易于扩展、无序存储、分布式架构的特性，相比传统关系型数据库，更能满足对这些数据的存储需求大数据管理平台不仅具有存储管理海量数据能力、数据处理性能高和易于扩展的特性，还可以保持传统关系数据库支持ACID和SQL查询等特性，支持关系数据模型。

在大数据市场发展下，大数据管理平台需求快速增长5）数据价值的深度挖掘需求将带动智能分析工具的快速发展智能分析工具主要专注于为数据预处理、特征工程、数据建模、预测分析等数据分析挖掘关键过程提供工具和相关解决方案，是企业实现对海量数据的深度挖掘的重要工具随着大数据环境下，数据分析复杂程度的加深，数据科学平台需要持续优化其平台流程、协作及模型治理特性，以保持与软件开发中最佳实践一致同时，数据科学平台厂商也将通过整合针对算法筛选、分布式模型训练、模型管理、知识图谱和高性能推理等任务的创新解决方案来实现差异化竞争为了在大数据环境下快速帮助客户实现人工智能赋能的商业决策，智能分析工具将迎来快速发展机遇，在云原生、AI工程化、低代码、隐私安全、云边一体等方面发挥更大的作用2、大数据行业的挑战（1）技术创新与支撑能力有待进一步提高技术创新是推动大数据产业发展的内在动力，但是目前我国技术创新对于大数据产业的引领作用仍然不强一方面，国内企业对大数据核心技术、开源技术和相关生态系统影响力总体较弱另一方面，大多数大数据企业的创新仍以模仿性、渐进性创新为主，突破性、颠覆性创新偏少，自主研发具有国际影响力的先进技术较少，同质化竞争日益加剧。

此外，由于我国基础科学技术水平研发投入相对不足，大数据底层技术投入与国外存在较大差距，虽然具有大数据应用的需求，但较少通过扎实的底层技术手段来推动创新，我国大数据技术创新能力有待持续提高2）对开源体系的依赖程度相对较高基于开源的数据库技术，或部分开源的功能方案，已经成为当前众多企业的软件技术建设重要模式，目前数据库开源体系由国外主导众多软件开发者对于开源软件的认知较有限，甚至误以为开源软件等同于免费软件，可以不受限制地随意使用事实上，开源软件的著作权既没有被放弃也没有过期，其修改和发行等仍然要受到版权法或者开源软件许可证的制约，开源软件知识产权风险分为版权侵权风险，专利侵权风险、商标侵权风险三大类因此市场对待目前开源体系的法律风险意识有待提高，自主研发的国产数据库软件市场占有率有待进一步提升，降低对国外开源体系的依赖3）企业对于数据价值的认知及运用能力有待提高近年来，越来越多企业认识到数字化转型的必要性，但是对于数据管理的认知水平较多停留在收集数据、存储管理数据的层面，对于如何把数据有效运用及相关认知有待提高，对数据平台、数据技术的资源投入不足企业往往只是在部分业务实现数字智能化，各个板块的协同不足，各个部门的信息孤岛现象明显，整个企业的数智化缺乏完整规划，企业对数字化转型的目标和路径不够清晰。

在此环境下，中国数据管理软件服务厂商在聚焦于内部产品研发和技术迭代的同时，也需加强对下游实际的业务场景和大数据使用需求的逐步理解、适配，使得更多企业可以容易的运用大数据解决发展面临的数字化转型需求4）专业人才短缺问题成发展瓶颈我国仍存在严峻的大数据人才短缺问题，尤其紧缺基础技术研发、专业咨询、数据分析挖掘等方面的专业人才以及兼具专业运营能力、行业动态理解力、解决问题能力的多学科复合型人才，难以满足大数据产业的高速发展需求一方面，我国高科技人才储备不足，高科技人才储备难以应对与日俱增的大数据人才市场需求另一方面，我国大数据人才培养体系不完善，大数据人才培养体系起步晚，规模小，层次和模式相对单一，技能知识和理念落后，难以有效匹配产业发展速率虽然近几年随着我国产业数字化转型的发展，数字科技行业的从业人员逐步增多，但从事基础软件领域研究的专业人员仍然稀缺，尚不能满足大数据行业对于高端专业人才的需求大数据人才的不足一定程度上影响到大数据产业的发展，业内公司为争取优秀人才，造成行业内人才竞争不断加剧八、 客户发展计划与客户发现途径1、客户发展计划客户发展计划是企业通过对一定时期、一定市场区域内客户资源的分析而制定的新客户开发与老客户价值提升计划。

其中，老客户价值提升计划指目标市场计划期内增加老客户对本公司产品购买量的计划客户发展计划涉及客户关系管理全局，用于指导企业客户关系管理的各项活动，应当具备以下特点：一是明确性，明确规定所要达到的目标，不能模棱两可；二是可操作性，各项实施措施必须具体，以便于各部门相关人员执行；三是阶段性，结合企业自身条件、市场需求、市场竞争等因素制定短期、近期与长期计划，实现三者的有机结合；四是可达到性，应当考虑企业自身实际与市场环境实际，使得各部门相关人员有条件、有能力实现计划2、客户发现途径客户发现是客户开发的前提根据一般经验，客户发现主要有以下途径：（1）查阅法查阅各种公开发布的含有工商企业信息的二手资料，如电话号码簿、工商企业名录、各种媒体的信息专栏与广告等2）市场咨询法向有关部门咨询，如市场研究部门、工商行政管理部门等3）会议法参加各种会议，如行业会议、展览会、展销会等4）广告开拓法利用各种广告媒介寻找准顾客，如直接邮寄广告、电话广告、电子商务广告等5）链式引荐法请现有客户推荐新顾客6）社会关系拓展法利用自身的种种社会关系寻找准顾客7）中心开花法通过中心人物的链式关系扩大顾客群，中心人物有行业协会领导、主管部门领导、金融机构领导以及各类有影响力的人物等。

8）市场细分法通过市场细分发现准客户9）历史顾客名单核对法从以往有过来往或交易关系的客户名单中寻找现在可以继续发展业务关系的客户10）地毯式拜访法销售人员直接走访特定区域所有可能有价值的企业以寻找准顾客11）社交群体接触法在俱乐部、娱乐场、校友会、培训班等各类社交场合接触准客户12）个人观察法销售人员通过对周围环境和人员的直接观察和判断寻找准顾客13）随机法利用各种偶然的机会发现客户，如同机的乘客、同游的游客等14）吸引竞争者的顾客15）委托助手法即聘用与委托专职人员帮助收集信息，上门拜访，寻找准顾客九、 大数据全生命周期管理阶段1、大数据集成大数据集成包括大数据采集和大数据整合大数据采集主要是通过各种技术手段将分散的海量内容数据（文本、音频、视频等）、行为数据（访问、查询、搜索、会话、表单等）、工业生产数据（传感器数据、监控数据）等从业务系统中收集出来由于大数据本身具有分散、海量、高速、异质的特征，采集难度较大，因此保证数据采集的稳定性、可靠性、高效性、可用性和可扩展性等是主要的技术目标，越来越多的企业开始选用专业的数据采集服务大数据整合的目标是将各种分布的、异构的数据源中的数据抽取后，进行清洗、转换，最后加载到数据仓库或数据集市中，作为数据分析处理和挖掘的基础；这个过程常常也被称为ETL（Extract/抽取，Transform/转换，Load/加载），通常ETL占到整个数据仓库开发时间的60%~80%。

大数据时代，数据整合软件的市场也开始了整体的技术升级，主要解决两个主要技术问题，一是独立的ETL应用服务器的计算能力普遍不足，二是无法处理半结构化和非结构化数据经过几年的技术发展，ETL过程逐步演进为ELT，即数据抽取后直接加载（Load）到大数据平台中，再基于大数据平台的计算能力来实现数据转换（Transform），不再依赖ETL应用服务器做抽取和转化工作，这样可以解决ETL应用服务器的处理能力不足问题，充分利用大数据平台的分布式计算能力提升数据集成的效率和稳定性2、大数据存储和处理大数据存储与处理要用服务器及相关设备把采集到的数据存储起来，使得数据能够被高效地访问和运算由于数据量的爆发式增长，尤其是非结构化数据的大量涌现，传统的单机系统性能出现瓶颈，单纯地提高硬件配置已经难以跟上业务的需求，产生的海量数据没有合适的存储场所，企业被迫放弃大量有价值的数据；数据处理的速度和性能出现瓶颈，业务的深度和广度受到限制因此，过去十年间，计算机系统逐步从集中式向分布式架构发展分布式架构及相关技术通过增加服务器的数量来提升系统的处理能力，每个节点都是一个可独立运行的单元，单个节点失效时不会影响应用整体的可用性。

分布式系统在扩展性、容错性、经济性、灵活性、可用性和可维护性方面具有明显优势3、数据治理根据国际数据管理协会的定义，数据治理是对数据资产管理形式权利和控制的活动集合数据治理是一个管理体系，包括组织、制度、流程和工具，随着集成和存储的数据量增加，数据治理的难度也逐渐增加，牵扯的关联方也越来越多，因此需要一套适合企业的方法论来开展工作业界逐渐形成了DAMA、DCMM等较完整的数据治理体系框架，一般包括制定数据治理战略、定义数据治理工作机制、通过各个业务专题来落实相关数据治理工作内容，并最终落实到数据治理工具上来实现高效持续的数据治理的执行流程具体到数据治理的内容，一般包括元数据管理（包括元数据采集、血缘分析、影响分析等）、数据标准管理（包括标准定义、查询与发布等）、数据质量管理（包括质量规则定义、质量检查、质量报告等）、数据资产管理（包括数据资产编目、数据资产服务、资产审批等）、数据安全管理（包括数据权限管理、数据脱敏、数据加密等）、数据生命周期管理（包括数据归档、数据销毁等）以及主数据管理（包括主数据申请、发布、分发等）这几个主要的部分4、数据建模数据建模是构建企业数据仓库、数据湖和数据集市的重要过程，其通过一个业务级别的数据模型设计，将分散在不同数据源中的数据集成在一起，并通过一种面向业务主题的方式将数据分门别类来做重新组织和标准化，形成有明确业务意义的数据形式，统一为数据分析、数据挖掘等提供可用的数据。

面向业务主题（如客户主题、账户主题等）的数据组织管理方式便于业务人员对数据的理解和综合使用具体到技术层面，数据建模一般包括业务调研、架构设计、数据模型设计、数据库SQL开发与测试、业务集成上线等几个阶段，架构设计是整个工作的核心，一般会面向不同的行业来设计相关行业的逻辑数据模型在数据建模过程中使用的工具主要包括：数据模型设计与管理工具、SQL开发工具、任务调度工具等5、数据分析和挖掘大数据分析和数据挖掘的核心目标是对客观事实规律进行描述、展示和总结、刻画、推广，可以从大量的数据中通过算法来揭示出隐含的、未知的并有潜在价值信息，并对客观规律进行溯源和解释，从而帮助决策者做出正确的预测和决策围绕这个目标，大数据分析和挖掘的手段可以分为模型驱动、数据驱动等，一般通过统计、在线分析、情报检索、机器学习和专家系统等在内的多种方法来实现这一目标现阶段在面对大数据“4V”问题时，大数据分析和数据挖掘工具对传统数据分析和挖掘工具做进一步自动化和智能化；与此同时，近年来深度学习的兴起又为大数据分析提供了新的手段，其做为当前计算机行业的热点研究方向之一，其本质的目标是从大量数据中提取模式和知识，其要处理的对象包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据在内的所有类型数据，例如近年来在视频、语音等非结构化数据的分析需求快速增加，相应的深度学习技术也取得了飞速发展。

6、数据流通数据流通是按照一定规则，将存储的数据或者数据分析、挖掘得到的信息作为流通对象，从供应方传递到需求方的过程数据流通的具体内容包括可视化的分析报告、面向运营人员的数据标签、面向应用可以直接调用的数据指标API、面向数据分析人员的数据集、面向数据挖掘人员的数据特征、和面向业务建模人员的单方或多方的建模模型等基于数据水印、数据加密和脱敏、隐私计算、联邦学习的数据流通安全技术，可以提高数据流通的完整性和保密性十、 市场细分战略的产生与发展市场细分是1956年由美国营销学者温德尔，斯密于《产品差异和市场细分——可供选择的两种市场营销战略》一文中，在总结西方企业营销实践经验的基础上提出的市场细分不单纯是一个抽象理论，而且具有很强的实践性，顺应了第二次世界大战以后美国众多产品市场转化为买方市场这一新的形势，是现代企业营销观念的一大进步从总体上看，不同的市场条件和环境，从根本上决定企业的营销战略市场细分理论和实践的发展经历了以下几个阶段一）大量营销阶段早在19世纪末20世纪初，即资本主义工业革命阶段，整个社会经济发展的中心和特点是强调速度和规模，市场以卖方为主导在卖方市场条件下，企业市场营销的基本方式是大量营销，即大批量生产品种、规格单一的产品，并且通过广泛、普遍的分销渠道销售产品。

在这样的市场环境下，大量营销的方式降低了产品的成本和价格，获得了较丰厚的利润企业没有必要研究市场需求，市场细分战略也不可能产生二）产品差异化营销阶段20世纪30年代，发生了震撼世界的资本主义经济危机，西方企业面临产品严重过剩，市场迫使企业转变经营观念营销方式从大量营销向产品差异化营销转变，即向市场推出许多与竞争者在质量、外观、性能和品种等方面不同的产品产品差异化营销较大量营销是一种进步，但是由于企业仅仅考虑自己现有的设计、技术能力，忽视对顾客需求的研究，缺乏明确的目标市场，因此产品营销的成功率依然很低由此可见，在产品差异化营销阶段，企业仍然没有重视对市场需求的研究，市场细分仍然缺乏产生的基础和条件三）目标营销阶段20世纪50年代以后，在科学技术革命的推动下，生产力水平大幅度提高，产品日新月异，生产与消费的矛盾日益尖锐，以产品差异化为中心的推销体制远远不能解决西方企业所面临的市场问题于是，市场迫使企业再次转变经营观念和经营方式，由产品差异化营销转向以市场需求为导向的目标营销，即企业在研究市场和细分市场的基础上，结合自身的资源与优势，选择其中最有吸引力和最能有效为之提供产品和服务的细分市场作为目标市场，设计与目标市场需求特点相互匹配的营销组合。

市场细分战略应运而生市场细分理论的产生，使传统营销观念发生根本性的变革，在理论和实践中都产生了极大影响，被西方理论家称之为“市场营销革命”市场细分理论产生后经历了不断完善的过程最初，随着“以消费者为中心”的营销理念日渐深入人心以及个性化消费时代的到来，企业把市场不断细分，从而出现超市场细分理论（即一对一营销理论）人们认为把市场划分得越细越能适应顾客需求，只要通过增强企业产品的竞争力便可提高利润率但是20世纪70年代以来，能源危机和整个资本主义市场不景气，使不同阶层消费者的可支配收入出现不同程度的下降，人们在购买时更多地注重价值、价格和效用的比较过度细分市场导致企业营销成本上升而减少总收益，于是反市场细分理论应运而生营销学者和企业家认为，应该从成本和收益的比较出发对市场进行适度的细分，这是对过度细分的反思和矫正它赋予了市场细分理论新的内涵，使其不断地发展和完善，对指导企业市场营销活动具有更强的可操作性20世纪90年代，在全球营销环境下，适度细分理论又被赋予了更新的内涵，适应了全球营销趋势的发展全球营销力图尽可能地识别和满足世界各国消费者的共同需求，并希望以此获得更广阔的市场和更低的成本而且，全球营销对于“需求”的理解更为深刻，它不是简单、一味地识别和满足消费者的现有需求，而是更为关注挖掘潜在需求，或在异国市场上引入并推行新的消费文化。

与此同时，全球营销同样注意到各个国家和地区消费者需求之间的差异因为分布于世界200多个国家和地区的全球消费者，拥有不同的语言和肤色，不同的风俗习惯，不同的宗教信仰，不同的行为方式事实上，没有一家企业已经或者试图把触角伸向世界的每一个角落它们都根据自身的优势和劣势，寻求全球市场上的机会，选择那些能够比对手更好地提供产品或服务的细分市场作为目标市场，并与之建立互惠互利的交换关系，在满足其需求的同时求得自身发展壮大。